# Jaguar

本页面介绍了如何在 LangChain 中使用 Jaguar 向量数据库。

它包含三个部分：介绍、安装和设置以及 Jaguar API。

## 介绍

Jaguar 向量数据库具有以下特点：

1. 它是一个分布式向量数据库

2. JaguarDB 的 “ZeroMove” 功能实现了即时的水平扩展性

3. 多模态：嵌入、文本、图像、视频、PDF、音频、时间序列和地理空间

4. 全主节点：允许并行读写

5. 异常检测能力

6. RAG 支持：将 LLM 与专有和实时数据结合使用

7. 共享元数据：在多个向量索引之间共享元数据

8. 距离度量：欧氏距离、余弦距离、内积、曼哈顿距离、切比雪夫距离、汉明距离、杰卡德距离、闵可夫斯基距离

[Jaguar 可扩展向量数据库概述](http://www.jaguardb.com)

您可以在 Docker 容器中运行 JaguarDB；或者下载软件并在云端或离线运行。

## 安装和设置

- 在一个主机或多个主机上安装 JaguarDB

- 在一个主机上安装 Jaguar HTTP 网关服务器

- 安装 JaguarDB HTTP 客户端包

这些步骤在[Jaguar 文档](http://www.jaguardb.com/support.html)中有描述。

客户端程序中的环境变量：

```shell
export OPENAI_API_KEY="......"
export JAGUAR_API_KEY="......"
```

  

## Jaguar API

与 LangChain 一起，通过在 Python 中导入 Jaguar 客户端类提供了以下方式：

```python
from langchain_community.vectorstores.jaguar import Jaguar
```

Jaguar 类支持的 API 函数包括：

- `add_texts`

- `add_documents`

- `from_texts`

- `from_documents`

- `similarity_search`

- `is_anomalous`

- `create`

- `delete`

- `clear`

- `drop`

- `login`

- `logout`

有关 Jaguar API 的更多详细信息，请参阅[此笔记本](/docs/integrations/vectorstores/jaguar)。